Cubo Design - Rolap Consideelation vs. Molap
https://stackoverflow.com/questions/1731379
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20-09-2019 - |
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Alguém tem recursos que dão uma lista de coisas a considerar ao projetar um cubo Rolap, em oposição a Molap (estou fazendo isso em Pentaho, mas acho que os princípios não são difundidos por outras implementações). Por exemplo, estou pensando em coisas como:
O trabalho transformacional extra deve ser realizado no estágio ETL para reduzir o trabalho computacional ao consultar o cubo?
Todas as minhas tabelas de dimensão devem estar no mesmo banco de dados que meu cubo?
Solução
Sou implementador do Pentaho na Indonésia. Primeiro, é claro que você deve tentar agregar todo o seu grupo de medidas por chaves substitutas envolvidas.
E em Mondrian, você pode "cache" alguns cálculos usando tabelas agregadas adicionais. Você pode fazer isso no designer agregado do Pentaho. Mas, depois disso, você precisará de trabalho adicional em seu estágio de data warehouse / ETL.
Cumprimentos,
Feris
Outras dicas
Primeiro - os designs são semelhantes, mas são impulsionados por diferentes estratégias de desempenho e escalabilidade.
Em segundo lugar - o processo ETL é praticamente o mesmo. Exceto - você normalmente verá muito mais dados em um cubo ROLAP do que em um cubo Molap devido a recursos de escalabilidade em bancos de dados relacionais. E você costuma ver um cubo Rolap dentro de Um banco de dados não-rolap (armazém, mesmo banco de dados transacional) que faz mais do que apenas suportar o ROLAP.
Por fim, você normalmente gera tabela agregada se tiver muito volume de dados. Essa agregação pode ser feita de várias maneiras diferentes, mas eu diria que ela normalmente não é direcionada pelo seu processo ETL, a menos que você não tenha a capacidade de gerenciar um processo asicrono separado ou ter volumes de dados que tornam impraticável executar trabalhos de resumo do período.
Graças a Feris pelo link e entrada, mas no final eu fui para este livro:
Eu dei uma boa olhada no Mondrian Site + documentos, mas o livro parece mais abrangente.
